一种物理模型与神经网络融合的多光谱遥感大气校正方法

本发明属于遥感技术领域，是一种物理模型与神经网络融合的多光谱遥感大气校正方法，包括以下步骤：S1：基于地基观测、遥感反演或气象模式与卫星数据融合反演得到的气溶胶参数数据，采用无监督聚类算法进行分类，提取具有物理代表性的典型气溶胶模式；S2：结合所述典型气溶胶模式，利用辐射传输模型在若干种大气状态与观测几何条件下模拟观测通道的表观反射率，生成覆盖广泛参数空间的查找表并构建训练数据集；S3：构建非线性回归模型，以所述训练数据集为训练样本，学习观测角度、气溶胶条件与地表反射率之间的映射关系，对污染条件下的实际多光谱遥感影像进行大气干扰校正，输出地表反射率结果。